三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2021 年度
開講区分	教育学研究科(修士課程)教育科学専攻・理数・生活系教育領域

受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 2年次
選択・必修	選択
授業科目名	統計科学特論演習
	とうけいかがくとくろんえんしゅう
	Seminar on Statistical science
単位数	1 単位
ナンバリングコード	ED-MSTO-4

開放科目	非開放科目
開講学期	後期
開講時間	火曜日 1, 2時限
授業形態	* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所
担当教員	萩原克幸（教育学部）
担当教員	HAGIWARA, Katsuyuki
SDGsの目標
連絡事項	* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要	統計科学は，工学的な音声・画像処理，経済・経営に係わるマーケッティング分析，地球科学データ解析，遺伝子データ解析など，幅広い分野において必要とされている．本講義では，統計的回帰と判別分析の問題に焦点をしぼり、統計解析ソフトＲを利用したシミュレーションを通して、それらの理論を理解するとともに、実データに対して活用する。
学修の目的	講義では，統計的回帰と判別分析の問題に焦点をしぼり、推定からモデル選択に至るモデリングの方法を理解し、活用できるようになることを目的とする。
学修の到達目標	線形回帰、非線形回帰、ロジスティック回帰などの多変量解析の方法を活用できるようになる。
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感 ○主体性考える力　幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力 ○表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	出席状況、授業態度、演習課題により総合的に評価する。
授業の方法
授業の特徴	PBL 特色ある教育その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど）英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書	適宜指定する。
参考書
オフィスアワー	日時：毎週月曜日16:20～17:50 場所：教育学部2号館1F情報教育第2研究室(萩原克幸) E-mail：hagi@edu.mie-u.ac.jp
受講要件
予め履修が望ましい科目
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	線形回帰、非線形回帰、ロジスティック回帰
Key Word(s)	linear regression, nonlinear regression, logistic regression
学修内容	第1回：統計解析ソフトＲの利用方法（変数，ベクトル，関数）第 2回：統計解析ソフトＲの利用方法（データフレーム，グラフ）第 3回：線形回帰モデルの統計的性質についてのシミュレーション第 4回：線形回帰モデルのモデル選択についてのシミュレーション第 5回：線形回帰モデルによる実データ解析第 6回：非線形回帰モデルの推定についてのシミュレーション第 7回：非線形回帰モデルのモデル選択についてのシミュレーション第 8回：非線形回帰モデルによる実データ解析第 9回：ロジスティック回帰の統計的性質についてのシミュレーション第10回：ロジスティック回帰のモデル選択についてのシミュレーション第11回：ロジスティック回帰による実データ解析（生物関連データ）第12回：ロジスティック回帰による実データ解析（医療関連データ）第13回：ノンパラメトリックロジスティック回帰の推定についてシミュレーション第14回：ノンパラメトリックロジスティック回帰のモデル選択についてのシミュレーション第15回：ノンパラメトリックロジスティック回帰による実データ解析
事前・事後学修の内容	第1回：統計解析ソフトＲの利用方法（変数，ベクトル，関数）に関する予習・復習第 2回：統計解析ソフトＲの利用方法（データフレーム，グラフ）に関する予習・復習第 3回：線形回帰モデルの統計的性質についてのシミュレーションに関する予習・復習第 4回：線形回帰モデルのモデル選択についてのシミュレーションに関する予習・復習第 5回：線形回帰モデルによる実データ解析に関する予習・復習第 6回：非線形回帰モデルの推定についてのシミュレーションに関する予習・復習第 7回：非線形回帰モデルのモデル選択についてのシミュレーションに関する予習・復習第 8回：非線形回帰モデルによる実データ解析に関する予習・復習第 9回：ロジスティック回帰の統計的性質についてのシミュレーションに関する予習・復習第10回：ロジスティック回帰のモデル選択についてのシミュレーションに関する予習・復習第11回：ロジスティック回帰による実データ解析（生物関連データ）に関する予習・復習第12回：ロジスティック回帰による実データ解析（医療関連データ）に関する予習・復習第13回：ノンパラメトリックロジスティック回帰の推定についてシミュレーションに関する予習・復習第14回：ノンパラメトリックロジスティック回帰のモデル選択についてのシミュレーションに関する予習・復習第15回：ノンパラメトリックロジスティック回帰による実データ解析に関する予習・復習
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:60分/回　　　事後学修の時間:60分/回